7 chỉ số nên theo dõi để có cái nhìn tổng thể về doanh nghiệp Fintech

Để loại bỏ các vấn đề có thể xảy ra trong quá trình quản lý sản phẩm và giảm thiểu rủi ro, nhà phát triển ứng dụng cần phải nắm rõ các chỉ số quan trọng, giúp phát hiện vấn đề, phản ánh bức tranh tổng thể về khách hàng, doanh nghiệp và thị trường, hiểu mối tương quan giữa các chủ thể và tận dụng nó.

Hoạt động trong lĩnh vực có tính cạnh tranh cao như Fintech, khi thu thập Big Data, các công ty nên tự đặt ra những câu hỏi:

• Bản thân có sẵn sàng tận dụng các cơ hội thị trường ngay khi chúng vừa xuất hiện không?

• Làm cách nào để dự đoán và khắc phục các sự cố trước khi chúng có thời gian ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh?

• Có nên theo dõi thông tin cần thiết để luôn dẫn đầu hay không? Những dữ liệu đang được theo dõi có phù hợp chăng?

Hơn nữa, mỗi chỉ số sẽ cho nhà phát triển ứng dụng biết rất nhiều thông tin riêng biệt. Để có một bản phân tích Fintech phù hợp, bạn phải vẽ ra các mối quan hệ phức tạp giữa cách sản phẩm/ứng dụng, như những hoạt động marketing có đang được triển khai tốt hay không và tìm ra cách kết hợp sao cho phù hợp.

Hãy theo dõi chỉ số AARRR. Những chỉ số này giúp phác hoạ hành vi của khách hàng – điều quan trọng để hiểu được hiệu suất của ứng dụng, nhưng lại bỏ sót các lĩnh vực chính: marketing và kỹ thuật.

7 chỉ số nên theo dõi để có cái nhìn tổng thể về doanh nghiệp Fintech

1. Các chỉ số về Acquisition (Chuyển đổi)

Những chỉ số này chỉ ra số lượng khách hàng mới. Ví dụ, các KPI như lượt tải app và tỷ lệ tạo tài khoản người dùng mới. Cost per acquisition (CPA) nên được giữ ở mức thấp nhất có thể. Nếu CPA của bạn quá cao, hãy thay đổi phương pháp tiếp cận hoặc kênh chuyển đổi khách hàng, xem xét các chiến lược quảng cáo hoặc chuyển sang các sự kiện trực tiếp.

2. Các chỉ số về Activation

Những chỉ số này phản ánh mức độ khuyến khích người dùng sử dụng sản phẩm đang tốt đến đâu. KPI cho Activation thường bao gồm người dùng hoạt động hàng tháng (Monthly Active User – MAU) và lưu lượng truy cập ứng dụng/trang web.

3. Các chỉ số về Retention

Tại đây, doanh nghiệp có thể đo lường mức độ thành công trong việc giữ chân người dùng sử dụng sản phẩm của mình. Chỉ số này đặc biệt quan trọng nếu doanh nghiệp của bạn hoạt động theo mô hình Subscription. Các KPI khác có thể được sử dụng như: Active/Inactive Accounts và Returning Customers.

Để tính toán Retention Rate và Churn Rate hãy chia số người dùng đang hoạt động tiếp tục đăng ký cho tổng số người dùng đang hoạt động trong một khoảng thời gian. Ví dụ:

20/100 = 0,02 * 100% = 20% Retention Rate.

8 trong số 100 người dùng rời đi — tương đương với Churn Rate của người dùng là 8% hoặc Retention Rate là 92%. Tỷ lệ bán hàng thành công với số lượng khách hàng hiện tại sẽ là 60-70% và kiếm được nhiều hơn là điều không thể.

Khoảng 70% số nhà lãnh đạo của các công ty SaaS (Sofware as a Service – mô hình phân phối dịch vụ ứng dụng phần mềm) nói rằng thu hút được khách hàng mới là mục tiêu lớn nhất, trong khi chỉ có khoảng 20% tin rằng giữ chân khách hàng là mục tiêu quan trọng nhất. Điều đó không có nghĩa là các nhà lãnh đạo SaaS không quan tâm đến việc giữ chân người dùng — họ chỉ đang không ưu tiên hoặc không dành nhiều nỗ lực để tối ưu hoá chỉ số này.

4. Referral

Phản hồi tốt nhất mà khách hàng có thể cung cấp cho doanh nghiệp là khi họ giới thiệu sản phẩm của bạn cho những người khác.

Nếu doanh nghiệp có một kết quả hoạt động tốt trong lĩnh vực này, bạn chắc chắn sẽ quan sát thấy sự phát triển trong kinh doanh. Hãy theo dõi các KPI như: số lượt chia sẻ trên mạng xã hội, số bài đăng đã được gửi đi và lưu, cũng như Push Referrals.

5. Doanh thu

Hãy xem xét các KPI như doanh thu hàng ngày/hàng tháng, số lượng giao dịch/tiền gửi để hiểu toàn bộ bức tranh về hiệu suất.

6. Các chỉ số marketing

Như đã đề cập trước đây, bạn nên theo dõi các chỉ số KPI quan trọng như Conversion Rate, Web Traffic Sources, Cost per Lead (CPL) và Customer Lifetime Value (CLV – Giá trị vòng đời khách hàng).

7. Các chỉ số kỹ thuật

Những chỉ số kỹ thuật vốn thường bị bỏ qua, nhưng lại rất quan trọng đối với các công ty SaaS hoặc làm app, đặc biệt là trong lĩnh vực Fintech nơi người dùng giao cho bạn khoản tiết kiệm của họ.

Theo dõi thời gian tải trang, tỷ lệ hết thời gian chờ (đối với ngân hàng UBS Thuỵ Sĩ ~ 2,5 phút), số lượng kết nối đồng thời và phần trăm bộ nhớ cơ sở dữ liệu được sử dụng để đảm bảo việc cung cấp dịch vụ không bị gián đoạn.

Tất cả các công cụ để theo dõi các chỉ số này thường được tích hợp với các điểm thu thập dữ liệu hoặc CRM thông qua API. Do đó, bạn có thể sử dụng rất nhiều công cụ tạo trang dashboard để trực quan hoá KPI, thậm chí sử dụng cả nền tảng BI để phân tích và truy vấn dữ liệu chi tiết.

Nhưng khi nói đến việc xác định các điểm bất thường, những công cụ này vẫn còn nhiều hạn chế. Do những kết quả sai lệch có thể đến từ các tác nhân như KPI khác nhau hoặc các lĩnh vực kinh doanh khác nhau không thể sử dụng cùng một metric, chẳng hạn như trục trặc kỹ thuật khiến doanh số bán hàng giảm đột ngột.

Theo Gartner, 46% marketing teams cho rằng các data scientist dành thời gian đáng kể để chuẩn bị dữ liệu phân tích, trong khi 48% cho rằng trực quan hoá dữ liệu mới đóng vai trò quan trọng nhất.

Hợp nhất tất cả insight

Ngày nay, thế hệ mới của các công cụ phân tích – những công cụ có thể thay thế cho AI Analytics dựa trên nguồn, xác định các mẫu, mối tương quan và điểm bất thường, đồng thời giúp bạn xác định các điểm mù để đưa ra quyết định dựa trên các thông tin có thật.

Nếu bạn yêu thích một nền tảng dựa trên machine learning, công cụ này sẽ tiếp tục được cải tiến và trau dồi cách tiếp cận khi hoạt động. Sau đó, bạn có thể phát hiện ra sự bất thường trong thời gian thực mà không mất quá nhiều thời gian.

Bằng cách đó, doanh nghiệp có thể tiếp cận một bức tranh tổng thể về các khía cạnh tài chính và công nghệ của công ty mình với các insight cụ thể, cho phép bạn khắc phục các vấn đề, xác định các mô hình và cơ hội nhanh hơn.